【摘 要】
:
随着计算机网络与信息技术的发展,传统的单机版数据挖掘软件由于其庞大臃肿的应用程序、对用户机器硬件要求较高、软件更新周期长且不易维护等,已经无法很好地满足用户的需求
论文部分内容阅读
随着计算机网络与信息技术的发展,传统的单机版数据挖掘软件由于其庞大臃肿的应用程序、对用户机器硬件要求较高、软件更新周期长且不易维护等,已经无法很好地满足用户的需求。而传统的基于静态页面的网络系统也已经不能满足数据挖掘系统丰富的可视化要求。 本文在深入研究Flex和数据挖掘可视化技术的基础上,提出基于SaaS模式的数据挖掘系统,将传统的单机版数据挖掘软件扩展成网络环境中客户端丰富、插件式的数据挖掘系统。本文首先使用面向对象的分析方法对数据挖掘的流程化、可视化需求进行分析和详细设计,然后确定了面向服务的、多层的和动态的FBOH(Flex+BlazeDS+OSGi+Hibernate)的架构。前端使用基于Flex的富因特网应用技术来满足数据挖掘可视化需求(如数据挖掘流程图、结果图等),后台使用OSGi技术在Spring MVC OSGi平台上开发数据挖掘算法等插件,插件通过Hibernate以对象的方式访问数据库,前后台之间的通讯由Spring BlazeDS完成。 本数据挖掘系统有良好的扩展性,既可以独立运行,也可以搭建其他业务平台。本文将其搭建在智能测井工具平台ILTP(Intelligent Logging Tools Platform)上,与测井解释处理插件结合使用,为测井解释提供科学、准确的数据挖掘服务。
其他文献
随着“互联网+”概念的提出,社会网络势必将渗透人们生活工作中的点点滴滴,与此同时,社会网络中的信息复杂度也将膨胀式增长。如何评判社会网络中用户的行为,从复杂网络中对行为
近年来,随着无线通信技术的迅速发展,车载自组织网络(Vehicular Ad-hoc Network,简称VANET)逐渐成为一个重要的研究领域,受到学术界和工业界的瞩目,基于车载网可以开发多种应用如
化学反应启发式优化算法(Chemical Reaction Optimization,CRO)是近年来提出的一种新型演化算法。其已在诸多领域展示了解决NP完全问题的强大能力。本文以化学反应优化算法这
大屏幕交互在会议、演讲、火车站、博物馆等场合扮演着很重要的角色,在这些不同于以往桌面交互的新交互场景中,用户多需要站在一定距离之外与大屏幕交互,整个交互过程没有支撑平
机器学习在多个领域得到广泛应用。随着计算能力的提高,使得贝叶斯网络这种学习方法成为研究的热点。生成式概率图模型是贝叶斯网络的特例。所谓的生成式模型是指其网络结构提
随着互连网从传统PC蔓延到移动领域,海量信息数据存储技术也得到了快速发展,其中,Hadoop云计算平台技术是许多企业处理大数据的首选。Hadoop平台的优势在于大数据的分析处理以及
随着计算技术的进步、硬件水平的不断提高,以及互联网的广泛应用,软件已经摆脱传统的固定的输入输出模式,交互式系统日益多样和复杂。传统的界面由于缺乏主动满足多种用户需求(如
目标跟踪在运动目标的视觉分析中占有重要的地位,属于视觉的中层部分。目标跟踪是通过对摄像机所拍摄的视频图像序列进行处理,找出连续图像帧间的对应关系,实现对图像和图像
互联网信息的指数级增长,使得搜索引擎成为互联网上最广泛的应用。随着用户对检索结果要求的提高,搜索技术面临着越来越严峻的挑战。语义Web的发展,为提高搜索技术指明了新方向